Moritz Huhle
Data Science Consultant
Leipzig, Germany
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Moritz Huhle arbeitet als Data Science Consultant bei TIQ Solutions an praxisnahen KI-Lösungen in diversen Branchen wie Rechtsberatung, Großhandel, Industrie und Journalismus. Sein Schwerpunkt liegt auf Intelligent Document Processing, KI-Agenten, LLM-/VLM-gestützter Automatisierung und der verständlichen Aufbereitung komplexer Daten- und KI-Ergebnisse. Neben der technischen Umsetzung vermittelt er regelmäßig KI- und Data-Science-Themen an Fachbereiche, Projektteams und Entscheider. Seine Überzeugung: KI wird erst dann wirksam, wenn ihre Ergebnisse für Menschen nachvollziehbar und nutzbar werden.
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KI kann jeder? Wie Unternehmen aus Prozesswissen echte Automatisierung machen
In vielen Unternehmen ist KI längst angekommen, zumindest als Idee. Es gibt erste Tools, erste Prompts, erste Demos und oft auch viele Erwartungen. Der schwierigere Teil beginnt danach: Wie erkennt ein Team, welche Prozesse sich wirklich für KI-Automatisierung eignen? Wie wird aus Fachwissen ein sauberer Use Case? Und wie schafft man es, dass nicht nur einzelne Power User experimentieren, sondern ganze Teams ins Umsetzen kommen?
In meinem Vortrag zeige ich, warum erfolgreiche Automatisierung selten mit dem Tool beginnt, sondern mit einem guten Verständnis für Prozesse, Rollen, Daten und Entscheidungen. Der Fokus liegt im Praxis-Bezug: Welche Fragen helfen dabei, einen Use Case sauber zu strukturieren? Wo liegen typische Denkfehler zwischen „das kann ChatGPT doch bestimmt“ und einem belastbaren Prozessdesign? Und warum ist Prozesswissen oft wertvoller als der nächste neue KI-Hack?
Der Vortrag richtet sich an alle, die KI in Organisationen nutzbar machen wollen und zeigt, wie Teams vom ersten Interesse zu konkreten, tragfähigen Automatisierungsideen kommen.
Dokument rein, Entscheidung raus? Was KI im IDP wirklich leisten kann
In vielen KI-Projekten aus dem Bereich Intelligent Document Processing (IDP) sieht die Demo schnell beeindruckend aus. Ein Dokument kommt rein, strukturierte Daten kommen raus, volle Automatisierung. Im Detail wird es aber oft spannend. Dokumente sind unordentlich, divers, unstrukturiert oder in schlechter Scan-Qualität. Die Fachlogik scheint im Laufe des Projekts auch immer komplexer zu sein als es zu Beginn schien. Und am Wichtigsten: Fachbereiche müssen dem KI-Prozess auch vertrauen.
In meinem Vortrag gehe ich insbesondere auf Erfahrungen, Abläufe und Learnings aus zwei konkreten IDP-Projekten aus meiner Arbeit als Data Scientist in den Bereichen Rechtsberatung und Großhandel ein. Ich zeige, wie wir aus komplexen PDFs verwertbare Informationen extrahieren, diese mit LLMs/VLMs strukturieren und anschließend so aufbereiten, dass daraus nachvollziehbare Entscheidungen im Prozess entstehen.
Der Fokus liegt im Praxis-Bezug: Was hat gut funktioniert? Wo haben klassische OCR- und Extraktionsansätze ihre Grenzen erreicht? Warum war der Einsatz von LLMs trotz längerer Laufzeit der richtige Schritt? Und wie hilft Data Storytelling dabei, technische Ergebnisse so zu übersetzen, dass Fachanwender, Projektteams und Entscheider gemeinsam weiterkommen?
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